生成AIとChatGPTの進化は、ビジネスのあり方を根本から変え、知的生産性において大きな格差を生んでいます。この技術を活用することが、今後の業務遂行における重要な鍵となります。
　この講演では、ChatGPTの基本的な操作は経験しているが、実業務での応用はこれからというエンジニアや事務職の方々に向け、生成AIがビジネスにもたらす革新的な影響について、具体的な体験を通じて深く理解していただきます。ChatGPTをはじめとする生成AIのビジネスシーンでの活用法を探り、知的生産性の向上と競争優位性の確保への道筋を明らかにします。実際の成功事例と失敗事例を参考にしながら、生成AIを効果的に使いこなすための実践的なスキルを身につけていただきます。
　また、Zoomを用いたインタラクティブな演習を実施し、参加者が自ら生成AIの力を体感することで、生成AIのパワーを実感し、ビジネスにおける新たな価値創出につなげる第一歩を踏み出すことができるでしょう。

1. イントロダクション
   1. 自己紹介:講師の背景と専門性
   2. 生成AI概要:主要なAIモデルの進化とビジネスへの影響
   3. 実世界の利用例:ビジネスにおける最新の生成AI適用事例
   4. 制約と注意点:技術的な限界と倫理的な留意事項
   5. ChatGPTの活用:基本操作から実践への橋渡し (演習1)
2. プロンプトエンジニアリングの重要性と活用
   1. プロンプトの基礎:定義と重要性
   2. 効果的なプロンプトの作成法:
   3. プロンプトエンジニアリングの実践ガイド
   4. プロンプトの成功原則:具体的なキーポイント
   5. ロールプレイとディベート:多角的な視点の獲得
   6. テンプレートを使った学習:具体的な例を通して (演習2)
3. ビジネス課題別AI活用術:ChatGPT、Perplexity、NotebookLM、Difyなど
   1. 課題1: 人材不足
   2. 課題2: 業務効率化
   3. 課題3: 顧客サービス向上
   4. 課題4: マーケティング戦略の策定
   5. 課題5: コスト削減
   6. 各自のビジネス課題について(演習3)
4. 生成AIの情報システム開発へのインパクト
   1. 生成AIと情報システム:概論
   2. AIを組み込んだ情報システム:OpenAI APIの事例
   3. AIを利用した開発プロセスの最適化
   4. システム要件の定義から業務要求までの過程(演習4)
5. 最新のAI技術:AIエージェント、RAG、AI検索
   1. AIエージェントとは
   2. RAG (Retrieval-Augmented Generation) :検索拡張生成の仕組み
   3. AI検索の進化
   4. データサイエンスと機械学習:Kaggleの活用
   5. 各自の課題に関するAI検索(演習5)
6. 未来への展望
   1. AIによる業務の変化
   2. AI時代に必要な人材:将来のエンジニアに必要な能力
   3. AIと共創する情報システムの未来
   4. AI導入の留意点:AI倫理
   5. まとめ:AI時代を生き抜くための戦略
7. Q&Aセッション